load_model(model_restored, "model.safetensors") 其实model.safetensors文件里完全丢失了b的信息,只保留了a的数据。这就要求我们加载模型的时候,由model_restored来提供b与a共享数据的信息。 我们大致也能猜到load_model的实现方式: def load_model(model, filename): data = load_file(filename) model_data...
from safetensors.torch import load_model, save_model save_model(model, "model.safetensors") # Instead of save_file(model.state_dict(), "model.safetensors") load_model(model, "model.safetensors") # Instead of model.load_state_dict(load_file("model.safetensors")) 五、速度 5.1 CPU加...
然后,我们将把保存的文件加载到使用nn.Module创建的model对象中。 复制 fromsafetensors.torchimportload_model,save_model save_model(model,"model.safetensors")load_model(model,"model.safetensors")print(model.state_dict()) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 复制 OrderedDict([('a.weight', tensor([[-0.0913...
model = st.load_model("path_to_pretr本人ned_model") ``` 通过这种方式,开发者可以轻松地加载预训练的大型模型,无需关注模型的具体结构和参数。 4. 数据处理和输入 一旦加载了预训练模型,接下来需要准备输入数据。数据的格式通常取决于所使用的模型和任务。在使用safetensors调用模型时,开发者可以遵循相应的数...
model.load_state_dict(weights)在这个例子中,我们首先导入了必要的库和模型。然后,我们使用safetensors的save函数将模型权重保存为safetensors格式。最后,我们使用safetensors的load函数加载这些权重,并使用load_state_dict方法将它们加载到模型中。需要注意的是,safetensors支持多种设备类型,包括CPU、GPU等。在使用...
from safetensors.torch import load_model, save_model save_model(model, "model.safetensors") load_model(model, "model.safetensors") print(model.state_dict()) OrderedDict([('a.weight', tensor([[-0.0913, 0.0470, -0.0209, ..., -0.0540, -0.0575, -0.0679], [ 0.0268, 0.0765, 0.0952, ...
from safetensors.torch import load_file # 加载模型权重 loaded_state_dict = load_file("model.safetensors") # 加载到模型中 model.load_state_dict(loaded_state_dict) 使用safetensors时,模型的加载和保存方式与直接使用PyTorch的.pt或.pth文件不同,它提供了额外的安全特性,特别是在模型的分发和共享方面...
【dev】model_runner支持加载safetensors格式权重 已合并 renyujin:safetensors_loadMindSpore:dev renyujin创建于 2024-10-10 10:25 克隆/下载 HTTPSSSH 复制 相关的Issue 无 原因(目的、解决的问题等) model runner支持加载safetensors格式权重(qkv_concat=False)减少权重离线转换+切分流程和耗时...
tokenizer.json tokenizer.model tokenizer_config.jsonExpected behaviorI would expect that setting use_safetensors=True would inform the from_pretrained method to load the model from the safetensors format. However, it appears the method is looking for the usual model file formats (pytorch_model.bin...
Launch the TensorFlow Lite app on your device. Navigate through the app's interface until you find the "Load Model" option. From there, browse to the location where your safetensors file is stored and select it for loading.Once the model is loaded, you can utilize the ...